Документация по Python

Подсчет количества элементов в коллекции

Подсчет количества элементов в коллекции
В: Документация по Python, python, array, count

Для подсчета вхождений значения в массиве numpy. Это будет работать так:

import numpy as np
a=np.array([0,3,4,3,5,4,7])
print(np.sum(a==3))

# 2

Логика заключается в том, что Булево выражение создает массив, в котором все вхождения запрошенных значений равны 1, а все остальные равны нулю. Таким образом, суммируя их, мы получим количество случаев вхождения. Это работает для массивов любой формы или типа. Не забудьте убедиться, что вы  установили пакет NumPy.

Есть два метода, которые используют для подсчета вхождения всех уникальных значений в numpy:

  • уникальный  - автоматически выравнивает многомерные массивы
  • бинарный подсчет - работает только с одномерными массивами, содержащими только положительные целые числа
unique, counts = np.unique(a, return_counts=True)
print(unique , counts) # counts[i] равняется вхождениям unique[i] в a

# [0 3 4 5 7] [1 2 2 1 1]

bin_count=np.bincount(a)
print(bin_count) # bin_count[i] равняется вхождениям i в a

# [1 0 0 2 2 1 0 1] 

Если ваши данные представляют собой массивы numpy, как правило, гораздо быстрее использовать методы numpy, чем преобразовывать данные в универсальные методы.

Подсчет всех вхождений всех элементов в итерируемом: collection.Counter

from collections import Counter
c = Counter(["a", "b", "c", "d", "a", "b", "a", "c", "d"])

c
# Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 2})

c["a"]
# 3

c[7]  # не в списке (7 входило 0 раз!)
# 0

collections.Counter может быть использован для любого итератора и подсчитывает каждое вхождение для каждого элемента.
Примечание: Одно исключение , если dict или другой collections.Mapping -как класса дается, то он не будет считать их, а это создает счетчик с этими значениями:

Примечание: Одно исключение , если dict или другой collections.Mapping -как класса дается, то он не будет считать их, а это создает счетчик с этими значениями:

Counter({"e": 2})
# Counter({"e": 2})

Counter({"e": "e"}) # Counter не проверяет значения типа int
# Counter({"e": "e"})

Подсчет вхождений подстроки в строку: str.count

astring = 'thisisashorttext'
astring.count('t')

# 4

Это работает даже для подстрок длиннее одного символа:

astring.count('th')
# 1

astring.count('is')
# 2

astring.count('text')
# 1

которое не было бы возможно с collections.Counter, который только подсчитывает одиночные символы:

from collections import Counter
Counter(astring)

# Counter({'t': 4, 's': 3, 'h': 2,
#		   'i': 2, 'a': 1, 'o': 1,
#          'r': 1, 'e': 1, 'x': 1})

Подсчет вхождений одного элемента в последовательности: list.count() и tuple.count()

alist = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 1, 3, 4]
alist.count(1)

# 3

atuple = ('bear', 'weasel', 'bear', 'frog')
atuple.count('bear')
# 2

atuple.count('fox')
# 0 

Получение наиболее распространенного значения: collection.Counter

Подсчет ключи от Mapping не представляется возможным с collections.Counter , но мы можем посчитать значения:

from collections import Counter
adict = {'a': 5, 'b': 3, 'c': 5, 'd': 2, 'e':2, 'q': 5}
Counter(adict.values())

# Counter({5: 3, 2: 2, 3: 1})

Наиболее распространенные элементы доступны с помощью метода most_common:

# сортируем их от наиболее распространенного 
# до наименее распространенного значения:
Counter(adict.values()).most_common()

# [(5, 3), (2, 2), (3, 1)]

# получим наиболее распространенное значение
Counter(adict.values()).most_common(1)
# [(5, 3)]

# получим 2 самых распространенных значения
Counter(adict.values()).most_common(2)
# [(5, 3), (2, 2)]
Еще от кодкамп
Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.